बर्नस्टीन रिपोर्ट: AI बाज़ार को अधिक कुशल बना रहा है, लेकिन बड़े जोखिमों के साथ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) वित्तीय बाज़ारों को कई क्षेत्रों में अधिक कुशल बना रहा है, लेकिन यह नए जोखिम भी पेश कर रहा है जो अस्थिरता और बाज़ार में बड़ी उथल-पुथल को बढ़ा सकते हैं। यह बात बर्नस्टीन की एक हालिया रिसर्च नोट में कही गई है, जिसमें बाज़ार दक्षता पर AI के दोहरे प्रभाव का विश्लेषण किया गया है।

AI से बढ़ती बाज़ार दक्षता

कंपनी स्तर पर, AI मानव विश्लेषकों की तुलना में अर्निंग्स रिपोर्ट, रेगुलेटरी फाइलिंग और वैकल्पिक डेटासेट को बहुत तेज़ी से प्रोसेस करके बाज़ार की दक्षता में सुधार कर रहा है। इससे सूचनाओं का अंतर कम हो रहा है, मूल्य खोज (price discovery) बेहतर हो रही है और अर्निंग्स सरप्राइज का आकार घट रहा है क्योंकि विश्लेषकों के पूर्वानुमान वास्तविक परिणामों के साथ अधिक तेज़ी से मेल खा रहे हैं।

तेज़ विश्लेषण के अलावा, AI रिसर्च प्रक्रिया को भी नया आकार दे रहा है। स्वचालित वर्कफ़्लो से अर्निंग्स रिव्यू और फाइनेंशियल मॉडल अपडेट जैसे कामों में लगने वाला समय कम हो रहा है, जिससे विश्लेषकों को अधिक कंपनियों को कवर करने का मौका मिल रहा है। रिपोर्ट के अनुसार, पिछले एक साल में उभरते बाज़ारों की स्मॉल-कैप कंपनियों की कवरेज में तेज़ी से वृद्धि हुई है, जिससे कम रिसर्च वाली कंपनियों से जुड़े वैल्यूएशन प्रीमियम में कमी आ सकती है।

सिंक्रोनाइज़ेशन और नए जोखिम

हालांकि, एक जैसे AI मॉडल को व्यापक रूप से अपनाने से नई कमजोरियाँ पैदा हो सकती हैं। जब अधिक निवेशक समान डेटा पर प्रशिक्षित समान उपकरणों पर भरोसा करते हैं, तो ट्रेडिंग सिग्नल सिंक्रोनाइज़्ड हो सकते हैं। इससे बाज़ार में भीड़भाड़ वाले सौदे (crowded positions) बन सकते हैं और तनाव की अवधि के दौरान बाज़ार में उलटफेर अधिक गंभीर हो सकता है।

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नोट में हाल की बाज़ार घटनाओं का उदाहरण दिया गया है, जैसे अगस्त 2024 में येन कैरी ट्रेड का उलटना और AI-जनित गलत सूचना के कारण अमेरिकी इक्विटी में आई क्षणिक हलचल। ये उदाहरण दिखाते हैं कि कैसे स्वचालित रणनीतियाँ बाज़ार द्वारा नई जानकारी को सत्यापित करने से पहले ही अस्थिरता को तेज़ कर सकती हैं।

'रिफ्लेक्सिविटी' समस्या और निष्कर्ष

एक और मुद्दा 'रिफ्लेक्सिविटी समस्या' है, जहाँ AI-जनित सिफ़ारिशें निवेशकों के व्यवहार को प्रभावित करती हैं, जिससे कीमतें इस तरह से बदलती हैं जो भविष्य के मॉडल आउटपुट को और मज़बूत करती हैं। यह फीडबैक लूप मोमेंटम ट्रेड्स को बढ़ावा दे सकता है और बाज़ार में वैल्यूएशन को चरम पर पहुँचा सकता है।

निष्कर्ष के तौर पर, बर्नस्टीन का मानना है कि AI बेहतर रिसर्च और निष्पादन के माध्यम से औसत बाज़ार अक्षमताओं को कम करेगा, लेकिन तनाव की अवधि के दौरान बड़ी उथल-पुथल की संभावना को बढ़ाएगा। इसका परिणाम यह होगा कि औसत अक्षमता तो कम होगी, लेकिन 'टेल रिस्क' (अत्यधिक और अप्रत्याशित जोखिम) में वृद्धि होगी।